Questo capitolo introduce Amazon CloudWatch, i suoi servizi principali e i principi di osservabilità e monitoraggio.

Introduzione ad Amazon CloudWatch

Fai un tour della console di CloudWatch

Che cosa sono monitoring e osservabilità?

Funzionalità principali di CloudWatch

Metriche di CloudWatch

Classifica i componenti di una metrica

Metriche personalizzate e dimensioni

Esplora l'anatomia delle metriche

Creare dashboard CloudWatch

Individua il collo di bottiglia delle prestazioni

Crea una dashboard CloudWatch

Esplora i widget del dashboard

Monitoraggio e osservabilità con CloudWatch

Scopri come lavorare con i log di CloudWatch e configurare allarmi e notifiche.

CloudWatch Logs

Crea un metric filter

Esplora l'architettura dei log

Classifica i componenti della gerarchia dei log

Allarmi e notifiche CloudWatch

Crea un allarme CloudWatch

Classifica stati e azioni degli allarmi

Simula la valutazione degli allarmi

Integrazione di SNS e SQS con CloudWatch

Invia un messaggio a una coda SQS

Esplora il flusso di notifiche SNS e SQS

Classifica SNS vs SQS

Log Insights e analisi

Esegui una query Log Insights

Abbina gli scenari di troubleshooting alle query

Esplora le query di Log Insights

CloudWatch Logs e allarmi

Impara a osservare applicazioni distribuite usando AWS X-Ray.

Concetti e architettura di X-Ray

Simula il campionamento di X-Ray

Ciclo di vita di una traccia distribuita

Metti in ordine il ciclo di vita di una traccia distribuita

Come X-Ray rappresenta le chiamate downstream

Implementare il tracing con X-Ray

Annotazione o metadati per il filtraggio?

Opzioni

Instrumentation automatica

Instrumentation manuale

Instrumentation automatica vs manuale

Passaggi per strumentare Flask

Ordina i passaggi per strumentare un'app Flask

Analizzare le tracce e le mappe dei servizi

Leggere una service map di X-Ray

Collo di bottiglia sequenziale

Query N+1 / servizi chiacchieroni

Cold start

Abbina l'anti-pattern di latenza alla sua soluzione

Diagnostica il pattern di latenza

Dashboard sullo stato dell'applicazione

Latency

Traffic

Errors

Saturation

Classifica le metriche nei quattro golden signals

Flusso di troubleshooting

Metti in ordine il flusso di troubleshooting in sette passi

Crea una dashboard sullo stato dell'applicazione

Congratulazioni!

Tracciamento distribuito con X-Ray

Quando un'applicazione AWS rallenta o inizia a dare errori, riesci a trovare la causa prima dei tuoi utenti? Questo corso ti offre le competenze di osservabilità per monitorare, diagnosticare e correggere i carichi di lavoro in produzione con sicurezza. Con Amazon CloudWatch raccoglierai metriche e log, creerai dashboard che evidenziano i problemi a colpo d'occhio e imposterai allarmi e notifiche che ti avvisano non appena qualcosa si rompe. Con AWS X-Ray traccerai le richieste tra servizi distribuiti, leggerai le mappe dei servizi e individuerai esattamente il passaggio che genera latenza o errori. Affronterai scenari realistici di troubleshooting, tra cui invocazioni Lambda non riuscite, chiamate lente al database e guasti a cascata, trasformando i tentativi alla cieca in un processo diagnostico ripetibile. Alla fine, manterrai le applicazioni AWS affidabili, performanti e osservabili end-to-end.

AWS Concepts

Monitora e risolvi problemi AWS con CloudWatch e X-Ray: raccogli metriche, crea dashboard, imposta allarmi.

Monitoraggio e risoluzione dei problemi su AWS

Monitora e risolvi i problemi delle app AWS con Amazon CloudWatch e AWS X-Ray. Raccogli metriche e log, crea dashboard, imposta allarmi e traccia le richieste.

Chiamare patch_all() per strumentare tutte le librerie supportate

Chiamare patch(['boto3', 'requests']) per librerie selezionate

Wrappare una funzione con @xray_recorder.capture()

Usare un context manager with xray_recorder.capture()

Aggiungere esplicitamente un subsegmento nominato attorno a un blocco di codice

Instrumentation automatica vs manuale

Monitoraggio e risoluzione dei problemi su AWS

esercizio interattivo pratico